https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 557

## KLASIFIKASI MASA AWAL PANEN SAWIT PADA PT. MUSTIKA SEMBULUH MENGGUNAKAN ALGORITMA CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE
Poppy Sulistiawaty 1) , Nurahman 2)
1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali email: poppys4evr@gmail.com
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali email: nurahman@unda.ac.id

## Abstract
Permasalahan  dalam  penentuan  masa  awal  pananen  kelapa  sawit  memberikan  dampak  terhadap  hasil produksi  berikutnya.  Selain  nutrisi  yang  cukup  terhadap  pohon  kelapa  sawit  dan  banyaknya  tangkai pelepah  serta  kondisi  buah  yang  seimbang  pada  setiap  pohon  sawit,  maka  masa  awal  panen  juga merupakan salah satu hal yang penting.  Penentuan masa awal panen kelapa sawit dipengaruhi dengan berbagai  variabel  diantaranya  tahun  tanam,  luas  area,  jarak  tanam,  jenis  bibit  dan  berbagai  variabel lainnya. Banyaknya variabel dan data tentunya cukup sulit untuk menentuaan masa awal panen kelapa sawit. Untuk itu, Algoritma klasifikasi dalam data mining dapat membantu untuk menganalisis penentuan masa awal panen kelapa sawit. Salah satu model dari metode klasifikasi yang mudah digunakan oleh siapa saja  adalah  pohon  keputusan  atau  yang  disebut  dengan  decision  tree.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  suatu  model  pohon  keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  masa  awal  paen kelapa sawit. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Classification and Regression Tree. Proses pengolahan data dilakukan pengujian klasifikasi terhadapt dataset sebanyak 5 kali. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  Algoritma  Classification  and  Regression  Tree  mampu  menghasilkan  model  pohon keputusan dengan nilai performa akurasi tertinggi 96,21%. Node akar pada pohon keputusan dimuai dari variabel tahun tanam dan dilanjutkan dengan variabel yang lainnya.
Keywords : Data Mining, Cart, Panen, Sawit

## 1. PENDAHULUAN
PT  Wilmar  menangani  produk  minyak sawit  di  Indonesia.  PT  Wilmar  Group  adalah salah  satu  produsen  minyak  sawit  terbesar  di Indonesia  dengan  perkebunan  dan  fasilitas pengolahan  kelapa  sawit  di  beberapa  wilayah seperti  Sumatera,  Kalimantan,  dan  Sulawesi. Lokasi pabrik dan perkebunan PT Wilmar Group di  Kalimantan  Tengah  memiliki  beberapa  unit salah satunya adalah PT Mustika Sembuluh yang beroperasi  di  Kotawaring  Timur.  Waktu  tanam serta mamastikan bahwa tanaman sawit mendapatkan  nutrisi  yang  cukup  merupakan variabel  yang  mempengarui  hasil  produksi.  PT
Mustika Sembuluh Estate MS 2 juga melakukan seleksi bibit kelapa sawit yang berkualitas untuk menghasilkan  tanaman  yang  produktif  dan berkualitas.  Dengan  luas  lahan  yang  besar,  PT Mustika  Sembuluh  dapat  memangkas  produksi kelapa  sawit  dan  memenuhi  permintaan  pasar yang besar.
Pelaksanaan  prosedur  yang  komprehensif diperlukan  untuk  memastikan  pengelolaan perkebunan  kelapa  sawit  yang  tepat.  Dalam proses  ini,  pemahaman  yang  mendetail  tentang pembibitan  dan  penanaman  kelapa  sawit  sangat penting. Berdasarkan pengamatan dan data yang terkumpul  diketahui  bahwa  umur  ideal  untuk mulai  panen  kelapa  sawit  adalah  31  bulan.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 558
Namun  tidak  semua  buah  kelapa  sawit  dapat dipanen  sekaligus,  karena  tingkat  kematangan yang berbeda.
Untuk  memastikan  hasil  yang  optimal, buah  kelapa  sawit  harus  dipanen  pada  tahap fraksi  kedua.  Tahapan  ini  ditandai  dengan  5-10 buah  lepas  pada  lempeng  buah,  warna  buah berubah dari kuning menjadi jingga, dan sekitar 25-75  persen  buah  bagian  luar  lepas.  Berkaitan dengan pemanenan, penting untuk memperhatikan  faktor  lain  seperti  cuaca  dan kondisi tanah untuk menjaga kualitas buah yang dipanen.  Dengan  pengukuran  dan  pemantauan yang akurat, PT Mustika Sembuluh Estate MS 2 berusaha  memastikan  proses  pemanenan  kelapa sawit  berjalan  dengan  baik  dan  menghasilkan produk berkualitas tinggi.
Permasalahan dalam penentuan masa awal pananen kelapa sawit akan memberikan dampak terhadap  hasil  produksi  berikutnya.  Selain memberi  nutrisi  yang  cukup  terhadap  pohon kelapa sawit dan banyaknya tangkai pelepah serta kondisi  buah  yang  seimbang,  maka  masa  awal panen  juga  merupakan  salah  satuh  hal  yang penting. Klasifikasi merupakan salah satu solusi ampuh  untuk  menyelesaikan  masalah  terutama pada  data  yang  berukuran  besar  [1].  Teknik klasifikasi banyak digunakan di berbagai bidang [2].  Misalnya,  di  bidang  kesehatan,  teknik klasifikasi  dapat  digunakan  untuk  menghitung kemungkinan terjadinya suatu penyakit berdasarkan  data  gejala  dan  faktor risiko  terkait [3].  Dalam  meteorologi,  klasifikasi  digunakan untuk  memprediksi  kejadian  cuaca  ekstrem seperti badai atau banjir berdasarkan data cuaca historis  [4],  [5].  Dalam  industri,  kategorisasi dapat  membantu  mengelompokkan  produk  atau pelanggan sesuai dengan preferensi atau perilaku mereka  [6],  [7].  Di  bidang  pertanian,  teknik klasifikasi  dapat  digunakan  untuk  memprediksi hasil  berdasarkan  variabel  seperti  cuaca,  jenis tanaman,  dan  faktor  pertanian  lainnya  [8],  [9]. Selain  itu,  teknik  klasifikasi  dapat  diterapkan
pada  banyak  bidang  lain,  seperti  keuangan, pendidikan, dan penelitian.
Algoritma  yang  digunakan  dalam  data mining  memiliki  beberapa  pilihan  yang  dapat disesuaikan  dengan  kebutuhan  dan  karakteristik permasalahan  yang  dihadapi.  Saat  memilih algoritma  yang  tepat,  output  yang  dihasilkan harus dipertimbangkan sedemikian rupa sehingga mudah dipahami oleh semua orang yang terlibat. Decision  tree adalah  salah  satu  algoritma  yang paling  populer  dan  memberikan  hasil  yang mudah dipahami [10].
Pohon keputusan adalah representasi grafis yang  menggambarkan  sekumpulan  keputusan dan aturan yang digunakan untuk mengklasifikasikan  atau  memprediksi  data. Dalam pohon keputusan, setiap cabang mewakili atribut atau fitur yang digunakan untuk membuat keputusan,  sedangkan  setiap  daun  atau  simpul terminal  mewakili  hasil  akhir  atau  klasifikasi yang  dihasilkan.  Keunggulan  pohon  keputusan terletak pada kemampuannya untuk memberikan hasil yang mudah diinterpretasikan dan dijelaskan  secara  visual.  Selain  itu,  pohon keputusan  dapat  digunakan  untuk  menganalisis hubungan  antar  variabel  dan  mengambil keputusan  berdasarkan  aturan  yang  telah ditentukan.
Pohon  keputusan  merupakan  salah  satu metode  klasifikasi  yang  paling  populer  [11]. Beberapa  Algoritma  yang  menghasilkan  luaran berupa  sebuah  pohon  keputusan  seperti ID3, C4.5,  CART ,  dan  beberapa  algoritma  lainnya. Algoritma Classification  and  Regression  Tree atau  biasa  dikenal  dengan  Algoritma CART adalah salah satu Algoritma yang cukup populer dalam analisis data. Algoritma ini terdiri dari dua jenis  pohon  yaitu  pohon  regresi  dan  pohon klasifikasi [12].
Jika  variabel  dependen  adalah  variabel kategori,  CART  membuat  pohon  klasifikasi untuk  mengklasifikasikan  data  berdasarkan kategori  yang  ada  [13].  Namun,  jika  variabel
Copyright: ©2023 by authors.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 559
dependen kontinu atau numerik, CART membuat pohon  regresi  untuk  memprediksi  nilai  kontinu [14].  Pohon  klasifikasi  CART  membantu mengatur dan mengklasifikasikan data berdasarkan karakteristik yang ada. Setiap simpul dari pohon klasifikasi menggambarkan keputusan yang  dibuat  berdasarkan  aturan  yang  telah ditentukan sebelumnya.
Pohon regresi CART juga digunakan untuk memperkirakan  variabel  dependen  kontinu. Algoritma  CART  memungkinkan  kita  membuat model  sesuai  dengan  jenis  data  yang  akan dianalisis.  Algoritma  ini  mengubah  himpunan data  menjadi  pohon  keputusan  dengan  aturan- aturan  yang  mempermudah  proses  pengambilan keputusan dengan atribut kompleks [15]. Metode ini  berguna  di  banyak  bidang,  mulai  dari penelitian ilmiah hingga aplikasi komersial.
Penelitian  Louis  dkk  [16]  Melakukan perbandingan beberapa Algoritma untuk klasifikasi  promo  karyawan.  Hasil  penelitian menunjukkan  KNN  memiliki  tigkat  performa lebih baik. Tetapi Algoritma Decesion Tree dan random  Forest  juga  tingkat  akurasi  masi  diatas nilai  80%.  Pada  penelitian  mereka  pohon keputusan  akan  dibangun  dengn  enggunakan Algoritma C45 sedangkan pada artikel ini pohon keputusan akan dibangu menggunakan algoritma CART.
Hasil penelitian [17] menunjukkan bahwa algoritma  dengan  model  pohon  keputusan memiliki  nilai    akurasi    lebih    baik    dari    pada algrotima  Naïve  Bayes.  Kemudian  Membangun model  pohon  keputusan  dengan  algoritma C.45untuk membantu perusahaan agar mengetahui  pengelompokan  dan  pengolahan limbah cair tersebut agar tidak berdampak buruk bagi sekitar perusahaan [18].
Penelitian  Andi  menghasilkan  dua  model pohon  keputusan  untum  membantu  dalam penyelesian masalah [19]. Permasalahan perusahaan dalam memprediksi produksi
komodity tanaman diselesaikn dengan menggunakan pohon keputusan [20].
Selain  tingkat  performanya  pada  model pohon  keputusan  cukup  baik  model  pohon keputusan  sangat  mudah  difahami  semua kalangan oleh karena itu penelitian ini berupaya membangun  pohon  keputusan.  Peneitian  ini memiliki perbedaan dalam teknik atau Algoritma yang  diguakan  dalam  membangun  pohon keputusan.  Pada  penelitian  ini  model  pohon keputusan  dibangun  dengan  menggunakan Algoritma CART .  Selain  itu,  pada  penelitian  ini juga  dilakukan  pengujian  performa  untuk mengetahui model terbaik dilakukan 5 kali.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan utama membangun pohon keputusan menggunakan  algoritma CART .  Penelitian  ini juga mengevaluasi tingkat performa model yang dihasilkan oleh algoritma CART untuk mengetahui seberapa akurat model tersebut pada klasifikasi.  Selain  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menentukan  masa  panen  awal  tanaman kelapa  sawit  yang  lebih  akurat,  yang  dapat membantu petani dan industri kelapa sawit untuk merencanakan  dan  mengelola  panen  mereka. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membuka peluang  untuk  pengembangan  lebih  lanjut penggunaan algoritma CART dibidang pertanian khususnya  untuk  penentuan  waktu  panen tanaman kelapa sawit.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu strategi  atau  pendekatan  yang  digunakan  untuk merencanakan dan menjalankan suatu penelitian. Metode  ini  perlu  ditetatapkan  karena  akan mempengaruhi  prosedur  yang  digunakan  untuk menemukan  jawaban  atas  pertanyaan  penelitian serta  untuk  mencapai  tujuan  awal  penelitian. Untuk  itu  pada  penelitian  ini  dirancang  tahapan penelitian yang dapat digunakan sebagai langkah sistematis dalam pelaksanaan penelitian. Adapun tahapan  penelitian  dapat  dilihat  berdsarkan
Copyright: ©2023 by authors.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 560
gambar  1.  Tahapan  penelitian  dilakukan  mulai dari  studi  literatur  hingga  kesimpulan  hasil penelitian.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.1 Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini adalah PT Mustika Sembuluh.  PT  Mustika  Sembuluh  merupakan bagian  dari  Grup  Wilmar.    Perkebunan  PT. Mustika  Sembuluh  berlokasi  di  Kabupaten Kotawaringin  Timur.  Perusahaan  ini  memiliki lahan  yang  sangat  luas  untuk  kegiatan perkebunan.  Selain  itu,  PT.  Mustika  Sembuluh juga  dikenal  memiliki  jumlah  karyawan  yang sangat  banyak.  Keberadaan  perusahaan  ini memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap perekonomian  di  wilayah  tersebut.  Dengan memiliki  lahan  yang  luas  dan  jumlah  karyawan yang  banyak,  PT.  Mustika  Sembuluh  memiliki potensi  untuk  menghasilkan  produksi  kelapa sawit  yang  besar  dan  berperan  penting  dalam industri agribisnis di daerah tersebut.

## 2.2 Sumber Data
Sumber data yang akan digunakan yaitu bersumber dari laporan crop statistik perusahaan.
Karena  Sumber  data  yang  digunakan  adalah berupa  laporan  crop  statistik  perusahaan  maka jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah tergolong pada data sekunder.

## 2.3. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, pengumpulan data dilakukan  dengan  melakukan  komunikasi  aktif dengan  pihak  terkait  penyaji  laporan crop statistic perusahaan.  Melalui  komunikasi  ini, peneliti  memperoleh  data  berupa  jenis  rekap laporan  yang  telah  tersusun  dalam  bentuk beberapa tabel. Proses pengumpulan data secara langsung dari sumbernya memastikan keakuratan dan  keandalan  data  yang  digunakan  dalam penelitian.  Dengan  menggunakan  data  dari laporan crop  statistic perusahaan,  penelitian  ini dapat memberikan wawasan yang komprehensif dan  mendalam  terkait  topik  penelitian  yang sedang diteliti.

## 2.4 Pengolahan Data, Analisis dan Performa
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini dilakukan dengan menggunakan algoritma CART
(Classification and
Regression Trees) . Penggunaan algoritma CART ini memungkinkan peneliti  untuk  mendapatkan  wawasan  yang mendalam dari data dan memahami karakteristik serta  faktor-faktor  yang  berpengaruh  dalam penelitian ini. Dengan demikian, algoritma CART menjadi  salah  satu  pendekatan  yang  kuat  untuk mengolah data dalam penelitian ini. Perhitungan pada Algoritma CART dilakukan dua tahap yaitu mencari  nilai index  gini dan  mencari  nilai gini gain. Hal ini dilakukan berulang hingga terbentuk pohon  keputusan.  Adapun  persamaan  pada algoritma CART disajikan  pada  persamaan  (1) dan (2).
Mencari nilai Index Gini :
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 𝐺𝑖𝑛𝑖 = 1 − ∑ 𝑝 𝑖 2 𝑘 𝑖=1
Mencari nilai Index gini terlebih dahulu dilakukan dengan mengetahui kasus dalam setiap
(1) Studi Literatur
Menentukan Jenis Penelitian
Desain Penelitian Menentukan Sumber Data Pengumpulan Data Preprocesing Pengolahan Data Analisis Hasil Penyusunan Laporan Evaluasi Performa
Copyright: ©2023 by authors.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 561
fitur.  Kemudian  pada  kasus  akan  memiliki beberapa  pilihan  kondisi.  Setelah  semua  kasus dan  kondisi  diketahui  maka  langkah  beikutnya melakukan  perhitungan  dengan  persamaan  pada index gini 1– ((kondisi/kasus) 2 +(kondisi/kasus) 2 . Mencari nilai Gini Gain:
𝐺𝑖𝑛𝑖 𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐺𝑖𝑛𝑖 (𝐴, 𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑥 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1
Nilai  pada Gini  Gain dapat  diperoleh dengan  melakukan  perhitungan  sesuai  pada persamaan 2. Perhitungan persamaan 2 yaitu nilai index  gini label  dikurang  dengan  nilai  jumlah kasus  dibagi  nilai  seluruh ricord pada dataset kemudian  dikali  dengan  nilai gini  index setiap kasus.  Jika  diperhatikan  persaman  bahwa terdapat symbol  sigma (∑)  artinya  hal  ini  akan menjumlah  bagian-bagian  pada  kasus  yang  lain juga yang terdapat pada fitur tersebut. Sehingga nilai Gini Gain pada suatu fitur telah diketahui. Evaluasi performa pada algoritma CART dilakukan  dengan  memperhatikan  nilai  tingkat performa  yang  dihasilkan.  Salah  satu  metrik evaluasi  yang  penting  adalah  akurasi.  Semakin tinggi  persentase  akurasi  yang  dihasilkan, semakin  baik  performa  dari  model  pohon keputusan  tersebut  dalam  mengklasifikasikan data.  Nilai  akurasi  ( acc )  adalah  proporsi jumlah prediksi  yang  benar.  Dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan (3):
𝑎𝑐𝑐 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛 Untuk  mengetahui  nilai  akurasi  maka dalam  penelitian  ini  akan  menyajikan  tabel Confusion  Matrix. Pada  tabel Confusion  Matrix akan  berisi  tentang  nilai  true  positive  (tp),  true negative  (tn),  false  positive  (fp),  dan  false negative  (fn).  Dengan  dipeerolehnya  tabel Confusion  Matrix maka  nantnya  akan  dapat mencari nilai akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  berdaasarkan tahapan  yang  teah  di  desain  dalam  metode penelitian.  Tahapan  penelitian  dilakukan  mulai dari  studi  literature  hingga  penyajian  hasil
laporan.  Sebagaimana  yang  telah  ditentukan bahwa  sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  dari  laporan  crop  statistik perusahaan.  Untuk  itu,  hasil  dari  komunikasi yang dilakukan dalam pengumpulan data bahwa data  penelitian  diperoleh  sebanyak  147 record sebagai sample dalam penelitian ini yang akan di olah  dan  dianalisis  untuk  dapat  diketahui  pola dari dataset tersebut.

## 3.1. Dataset
Dataset pada  penelitian  ini  berjumlah 147 record sebagai  sample  penelitian.  Untuk kebutuhan  pengolahan  data  maka dataset perlu persiapkan berdasarkan kebutuhan dari Algoritma  yang  akan  digunakan.  Penelitian  ini menggunakan  Algoritma  CART.  Algoritma CART  dapat  mengolah  data  dengan type  data binominal,  polinominal,  integer,  real  dan sebagainya.  Pada  penelitian  ini type  data yang digunakan adalah sebagai mana yng disajikan pda tabel 1.
Tabel 1. Type data Pada Dataset Fitur Type data Keterangan TT Tahun Tanam  Tahun Tanam Blok  Polynominal Nama Tempat Tanam Sawit DM Nominal Devisi Manager BT Nominal Jenis Bibit dan Tahun Ha Real Luas Lahan JPSH  Integer Jumlah Pohon Dalam Satu Hektar PB Integer Umur Pohon berdasarkan Bulan BP Nominal Mulai Panen/ Buah Pasir/Label
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  variabel yang  terdapat  dalam  penelitin  ini  berjumlah  8 variable.  8  variabel  ini  akan  dipertimbangkan sebelum  melakukan  proses  pengolahan  data. Untuk mempertimbangkan variabel dalam
(3) (2)
(3)
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 562
pengolahan data masuk pada tahapan preprocessing data.

## 3.2.   Preprocessing Data
Tahapan preprocessing
data ini mempertimbangkan  data  yang  akan  diproses dalam pengolahan. Untuk ini pada penelitian ini diperlukan pemahaman dan deskripsi setiap fitur yang  diperoleh  daari  sumbur  data.  Peneliti melakukan  wawancara  kepada  pihak  terkait tentang deskripsi dari fitur yang akan digunakan dalam penelitian. Dalam deskripsi dan penjelasan dari sumber data bahwa terdapat satu fitur yang dianggap tdak diperlukan dalam penelitian. Hasil pemilihan  fitur  yang  relevan  dalam  penelitian disajikan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Fitur Hasil Preprocessing Data
Fitur Type data Keterangan TT Tahun Tanam  Tahun Tanam DM Nominal Devisi Manager BT Nominal Jenis Bibit dan Tahun Ha Real Luas Lahan JPSH  Integer Jumlah Pohon Dalam Satu Hektar PB Integer Umur Pohon berdasarkan Bulan BP Nominal Mulai Panen/ Buah Pasir/Label
Pada  tabel  2  diketahui  bahwa  fitur  blok  tidak digunakan dalam proses pengolahan dan analisis data.  Hal  ini  dipertimbangkan  bahwa  fitur  blok hanya  merupakan  nama  tempat  yang  menjadi lokasi  penanaman  pohon  sawit.  Selain  itu  juga bahwa  mengenai  lokasi  penanaman  sawit sudah diwakili  dengan  fitur  luas  area  dan  jumlah penanaman pohon, untuk itu maka fitur blok tidak digunakan dalam penelitian ini.
Pada tahapan preprocessing juga ditemukan  beberapa record dengan  value  typo.
Kemudian  peneliti  berusaha  untuk  menganalisa dengan  kesesuaian  data  yang  dibutuhkan terhadap  value  yang  lainnya.  Jika  peneliti  tidak
menemukan  mengenai  value  yang  tepat  dalam analisa  maka  dilakukan  konfirmasi  terhadap sumber data.

## 3.3 Pengolahan Data
Pada penelitian ini pengujian  klasifikasi dilakukan  sebanyak  5  kali.  Pada  setiap  tahapan klasifikasi data akan di bagi menjadi dua bagian yaitu  sebagai  data  training  dan  sebagai  data testing.  Pada  pengujian  klasfikasi  pertama  data training yang digunakan sebanyak 60% sedangkan  data  testing  40%  dari  data  sebanyak 147 record data hingga 5 kali sampai data training yang digunakan 100%. Dari pengujian klasifikasi data  dapat  diketahui  hasil  pengujian  klasifikasi ditunjukkan pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Klasifikasi Dataset Data Training Persentase Data Training Kebenaran Predisksi Keslahan Prediksi 88 60% 84 4 102 70% 98 4 117 80% 111 6 132 90% 127 5 147 100% 141 6
Tabel  3  tersebut  merupakan  hasil  dari  suatu algoritma  klasifikasi  pada  berbagai  tingkat persentase  data  training  yang  berbeda.  Data training  merupakan  bagian  dari dataset yang digunakan untuk melatih algoritma dan mengembangkan model prediksi. Persentase data training  menunjukkan  seberapa  besar  proporsi data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  dari keseluruhan dataset .  Dalam  tabel  ini,  terdapat lima  tingkat  persentase  data  training  yang  diuji, yaitu 60%, 70%, 80%, 90%, dan 100%.
Hasil  evaluasi  klasifikasi  dicantumkan dalam  dua  metrik,  yaitu  "Kebenaran  Prediksi" dan  "Kesalahan  Prediksi".  Kebenaran  prediksi menunjukkan jumlah data yang berhasil diprediksi dengan benar oleh algoritma,
Copyright: ©2023 by authors.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 563
sedangkan  kesalahan  prediksi  menunjukkan jumlah data yang salah diprediksi oleh algoritma. Contohnya,  pada  persentase  data  training  70%, algoritma  berhasil  memprediksi  dengan  benar sebanyak  98  data,  namun  juga  melakukan kesalahan dalam memprediksi 4 data.

## 3.4 Evaluasi Performa
Evaluasi performa pada algoritma CART dilakukan  dengan  memperhatikan  nilai  akurasi yang dihasilkan oleh model. Akurasi merupakan metrik  yang  penting  dalam  mengukur  sejauh mana model algoritma CART mampu melakukan klasifikasi  data  dengan  benar.  Nilai  akurasi mengindikasikan  persentase  keberhasilan  model dalam memprediksi kategori atau label yang tepat berdasarkan  data training  yang  telah  digunakan. Semakin  tinggi  nilai  akurasi  yang  diperoleh, semakin  baik  performa  dari  model  algoritma CART  dalam  mengklasifikasikan  data  dengan akurat. Evaluasi performa dengan mempertimbangkan  nilai  akurasi  ini  penting untuk memastikan kualitas dan efektivitas model algoritma  CART  dalam  melakukan  klasifikasi data dengan tepat dan akurat. Pada penelitian ini nilai  performa  akurasi  di  sajikan  pada  tabel  4 berikut ini.
Tabel 4. Hasil Evaluasi Performa Model Data Training Persentase Data Training Performa Akurasi 88 60% 95,45% 102 70% 96,08% 117 80% 94,87% 132 90% 96.21% 147 100% 95,92%
Tabel  4  tersebut  merupakan  hasil evaluasi  performa  dari  suatu  model  algoritma klasifikasi yang dihasilkan oleh algoritma CART. Pada  tabel  menunjukkan  adanya  perbedaan tingkat  persentase  data  training  sehingga menghasilkan  tingkat  performa  yang  berbeda pula.  Data  training  adalah  bagian  dari dataset yang  digunakan  untuk  melatih  model,  dan persentase  data  training  menunjukkan  seberapa besar  persentase  data  tersebut  dari  keseluruhan dataset .
Hasil  evaluasi  performa  ditunjukkan dalam  bentuk  metrik  akurasi,  yang  mengukur sejauh mana model mampu melakukan klasifikasi  data  dengan  benar.  Akurasi  dihitung sebagai persentase dari jumlah data yang berhasil diprediksi  dengan  benar  dibandingkan  dengan keseluruhan data yang ada. Semakin tinggi nilai akurasi  yang  diperoleh,  semakin  baik  performa dari model algoritma klasifikasi dalam mengklasifikasikan data dengan akurat.
Model pohon keputusan yang dihasilkan dalam  mengklasifikasi dataset menunjukkan tingkat  performa  yang  berbeda-beda.  Tingkat performa  pada  model  pohon  keputusan  berkisar antara 94,87% hingga 96,21%. Tingkat performa tertinggi  berdapa  pada  pengujian  data  training sebanyak 90%. Untuk itu model pohon keputusn yang  direkomendasikaan  pada  penelitian  ini terdapat  pada  data  uji  klasifikasi  dengan  data training  90%  yang  memiliki  nilai  performa akurasi 96,21%.
Nilai akurasi 92,21% diperoleh dari tabel confusion  matrix .  Pada  tabel confusion  matrix memperlihatkan  adanya  nilai  kebenaran  dalam memprediksi dan nilai kesalahan dalam mempredikasi  suatu  algoritma.  Tabel confusion matrix dapat dilihat pada tabel 5 berikut. Tabel 5. Confusion Matrix
True Feb- 07 True Aug- 07 True Jan- 08 True Jul- 08 True Jul- 09 True Jan- 09 Class Precision
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 564
Pred. Feb-07 23 0 0 0 0 0 100.00% Pred. Aug-07 0 21 0 0 0 0 100.00% Pred. Jan-08 0 0 36 1 0 0 97.30% Pred. Jul-08 0 0 2 7 0 0 77.78% Pred. Jul-09 0 0 0 0 15 1 93.75% Pred. Jan-09 0 0 0 0 1 25 96.15% Class Recall 100.00% 100.00% 94.74% 87.50% 93.75% 96.15%
Pohon Keputusan yang disarankan pada hasil  penelitian  ini  memiliki  akar  pada  fitur  TT atau  disebut  tahun  tanam.  Akar  node  menjadi start dalam memprediksi tahun awal panen sawit. Kemudian  jika  fitur  tahun  tanam  berada  pada
tahun 2004  maka akan masuk fitur PB, jika tahun tanam 2005 masuk pada fitur PB, dan jika tahun tanam 2006 maka masuk pada fitur DM demikian selanjutnya.  Pohon  keputusah  hasil  dari  data training  90% ditunjukkan pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Pohon Keputusan
Model pohon keputusan yang direkomendasikan dalam penelitian ini memiliki kemampuan  untuk  memprediksi  masa  awal panen  kelapa  sawit.  Model  ini  dapat  digunakan untuk  memprediksi  masa  tanam  sawit  yang berada dalam rentang tahun 2004 sampai 2006.
Dengan  menggunakan  data  masa  tanam dan  variabel-variabel  lain  yang  relevan,  model pohon  keputusan  dapat  memberikan  prediksi mengenai  waktu  awal  panen  kelapa  sawit
berdasarkan karakteristik dan faktor-faktor yang mempengaruhinya.
Model pohon keputusan digunakan untuk mengambil  keputusan  berdasarkan  serangkaian kondisi  atau  atribut  yang  terdapat  pada  data training.  Model  ini  akan  membentuk  pohon keputusan yang mewakili klasifikasi dan aturan- aturan yang digunakan untuk memprediksi masa awal  panen  kelapa  sawit.  Hasil  prediksi  dari model  dapat  memberikan  estimasi  waktu  panen
Copyright: ©2023 by authors.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 565
yang lebih akurat berdasarkan informasi dari data masa tanam sebelumnya.
Dengan  menggunakan  model  pohon keputusan ini, peneliti dapat memanfaatkan hasil prediksi  untuk  perencanaan  dan  pengambilan keputusan terkait kelapa sawit, seperti pengaturan jadwal panen, estimasi produksi, dan pengelolaan lahan. Model pohon keputusan ini dapat menjadi alat yang berguna dalam mendukung pengelolaan kebun kelapa sawit secara efisien dan optimal.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi terhadapat dataset penelitian  sebanyak  147 record. Dari sebanyak 147 record data dilakukan pengujian  klasifikasi  menggunakan  algoritma CART  sebanyak  5  kali  yang  dilakukan  dengan pembagian  data  training  menjadi  60%,  70%, 80%, 90%, dan 100%.
Model pohon keputusan yang direkomendasikan  pada  penelitian  ini  adalah hasil  dari  pengujian  data  training  90%.  Pada pengujian  data  training  90%  memberikan  root akar  awal  pada  pohon  keputusan  adalah  tahun tanan pohon sawit yang selanjutnya mengarah ke fitur-fitur  lainnya.  Performa  dari  model  pohon keputusan yang direkomendasikan pada penelitian  ini  berada  pada  nilai  akurasi  sebesar 96,21%.

## 5. REFERENSI
[1]
M. Mardiani, “Desain Model Data Mining pada  Model  SECI  untuk  Pemetaan  dan Ekstraksi Pengetahuan Kompetensi
Lulusan,” JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform. dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  3,  2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1349.
[2] C.  R.  Sari,  “Teknik  Data  Mining Menggunakan Classification Dalam Sistem  Penunjang  Keputusan  Peminatan SMA Negeri 1 Polewali,” IJNS – Indones.
J. Netw. Secur. , vol. 5, no. 1, 2016.
[3] W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and  T.  Haryati,  “Prediksi  Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest,”
SISTEMASI ,  vol.  10,  no.  1,  2021,  doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1129.
[4] B. P. T.P and R. D. Indah Sari, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Prakiraan  Cuaca  Di Kota  Malang  Menggunakan  Algoritma Iterative  Dichotomiser  Tree  (ID3),”
Jouticla ,  vol.  2,  no.  2,  2017,  doi:
10.30736/jti.v2i2.68. [5] A. Luthfiarta, A. Febriyanto, H.
Lestiawan,  and  W.  Wicaksono,  “Analisa Prakiraan Cuaca dengan Parameter Suhu, Kelembaban, Tekanan Udara, dan Kecepatan  Angin  Menggunakan  Regresi Linear  Berganda,” JOINS  (Journal  Inf. Syst. ,  vol.  5,  no.  1,  2020,  doi:
10.33633/joins.v5i1.2760.
[6] S. Rahayu and J. J. Purnama, “Klasifikasi Konsumsi Energi Industri Baja
Menggunakan  Teknik  Data  Mining,” J.
Teknoinfo ,  vol.  16,  no.  2,  2022,  doi: 10.33365/jti.v16i2.1984.
[7] S.  R.  S.  Octavianty,  “Implementasi Algoritma  Cart  Untuk  Memprediksi Pembayaran  Kredit  Customer  (Studi
Kasus:  Pt.  Napoleon  Light  Industries),”
Pelita Inform. Inf. dan … , vol. 7, 2019.
[8] A. Rismayana and D. Rosdiana,
“Penerapan Algoritma C4.5 Pada Bidang Pertanian,” J.  TEDC,13 ,  vol.  13,  no.  3, 2019.
[9] E. Novalia and A. Voutama, “Prediction of  Rice  Field  Planted  Area  with  CRISP- DM Using Classification and Regression Tree (Cart) Algorithms,” 2023.
[10] R.  Nursyahfitri,  A.  N.  Maharadja,  R.  A. Farissa,  and  Y.  Umaidah,  “Klasifikasi Penentuan  Jenis  Obat  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree,” J.  Inform.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 566
Polinema ,  vol.  7,  no.  3,  2021,  doi: 10.33795/jip.v7i3.629.
[11] P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno,  “Klasifikasi  dengan  Pohon Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,”  in
PRISMA  (Prosiding  Seminar  Nasional Matematika) , 2020, vol. 3.
[12] N. Indah Prabawati, Widodo, and H. Ajie,
“Kinerja  Algoritma  Classification  And
Regression Tree (Cart) dalam Mengklasifikasikan  Lama  Masa  Studi
Mahasiswa yang Mengikuti Organisasi di Universitas  Negeri Jakarta,” PINTER    J. Pendidik. Tek. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 2, 2019, doi: 10.21009/pinter.3.2.9.
[13] Y. R. Fajriati and S.- -, “Pengklasifikasian Status  Kerja  pada  Angkatan  Kerja  di Kabupaten  Tanah  Datar  Menggunakan Metode  CART  dan  Metode  CHAID,” J. Math.  UNP ,  vol.  7,  no.  3,  2022,  doi: 10.24036/unpjomath.v7i3.12720.
[14] A.  Y.  Sari,  “Penerapan  Metode Classification and Regression Trees pada
Klasifikasi  Kelayakan  Peserta  BPJS-PBI di  Kelurahan  Meranti  Pandak  Kota
Pekanbaru,” 2020.
[15] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S. Handayani,  “Implementasi  CRISP-DM Model  Menggunakan  Metode  Decision
Tree  dengan  Algoritma  CART  untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,”
J.  Appl. Informatics  Comput. ,  vol.  5,  no.
2, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[16] LOUIS  MADAERDO  SOTARJUA  and DIAN BUDHI SANTOSO, “Perbandingan Algoritma KNN, Decision Tree,  Dan  Random  Forest  Pada  Data Imbalanced  Class  Untuk  Klasifikasi Promosi
Karyawan,” J. INSTEK (Informatika Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 2, 2022, doi: 10.24252/instek.v7i2.31385.
[17] Risqianti  and  B.  Ismanto,  “Analisis
Komparasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dan
C4-5 Untuk Waktu Kelulusan Mahasiswa,” IC-Tech ,  vol.  XII,  no.  1,
2017.
[18] W.  S.  Rejeki,  “Implementasi  Algoritma C.45  Pada  Data  Pengolahan  Limbah Kelapa  Sawit,” BEES  Bull.  Electr. Electron.  Eng. ,  vol.  2,  no.  2,  2021,  doi:
10.47065/bees.v2i2.696.
[19] A.  Nurkholis,  Muhaqiqin,  and  Tr.
Susanto, “Analisis Kesesuaian Lahan Padi Gogo  Berbasis  Sifat  Tanah  dan  Cuaca Menggunakan ID3 Spasial (Land Suitability  Analysis  for  Upland  Rice based on Soil and Weather Characteristics using Spatial ID3),” J. Inform. , vol. 8, no.
2, 2020.
[20] D.  Damayanti,  “Implementasi  Algoritma
C4.5 Prediksi Produksi Komoditas Tanaman  Perkebunan  Berdasarkan  Luas Lahan,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 10, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1026.